Inteligencia de modelos
Exploramos arquitecturas y métodos de entrenamiento que fortalecen el razonamiento, el aprendizaje y la generalización. Estudiamos cómo los modelos pueden resolver problemas desconocidos y construir sobre lo que ya saben.
Investigación
Impulsar la inteligencia. Ampliar el potencial humano.
Buscamos avances en IA que amplíen lo que la humanidad puede comprender, crear y lograr. Nuestra ambición es un futuro en el que la inteligencia ya no sea una barrera para el progreso y sus beneficios se compartan entre todos.
Áreas de investigación
Modelos y agentes. Aprendiendo juntos.
Conectamos modelos, agentes y cómputo eficiente para crear una IA que razone con más profundidad y actúe con más fiabilidad.
Autonomía de agentes
Desarrollamos sistemas que convierten la comprensión en acción. Nuestra investigación se centra en la planificación, la memoria y la autocorrección para que los agentes puedan perseguir objetivos complejos en horizontes más largos.
Eficiencia de cómputo
Hacemos posible una mayor capacidad con menos recursos. Investigamos arquitecturas eficientes, cálculo de baja precisión e inferencia más rápida para reducir el costo de entrenar y usar IA avanzada.
Investigación a largo plazo
Explorando los fundamentos
Nuestra investigación a largo plazo se pregunta cómo la inteligencia puede ayudar a la humanidad a llegar más lejos.
Nuevas arquitecturas
Exploramos nuevas arquitecturas, memorias más ricas y métodos de entrenamiento que podrían ayudar a la IA a abordar problemas más difíciles y ampliar lo que las personas descubren y crean.
Inteligencia eficiente
Investigamos un preentrenamiento y una inferencia más eficientes para que la inteligencia avanzada sea accesible para más personas.
Modelos de Corepass
Nuestro programa de modelos
Nuestro programa de modelos conecta la investigación en arquitectura, entrenamiento e inferencia con lo que aprendemos de cargas de trabajo reales de agentes. Cada modelo explora un equilibrio distinto entre capacidad, velocidad y eficiencia de cómputo.
- Scout
- En producción
- Modelos pequeños y rápidos para tareas concretas, como la búsqueda de código y la recuperación de contexto.
- Voyager
- En desarrollo
- Nuestro modelo principal de programación y razonamiento, centrado en el aprendizaje por refuerzo para tareas de agentes.
- Horizon
- Planificado
- Un modelo más grande para las tareas de razonamiento y de agentes más difíciles.
Infraestructura de investigación
De la experiencia a la inteligencia.
Vera
Generación automatizada de datos de RL
Vera convierte tareas reales en oportunidades de aprendizaje: entornos reproducibles, ejecuciones de agentes y verificadores calibrados. Automatiza la generación de datos de entrenamiento y evaluación para el aprendizaje por refuerzo y basa el progreso en trabajo que se puede comprobar.
Forge
Aprendizaje por refuerzo a escala
Forge es nuestro marco de aprendizaje por refuerzo para conectar tareas, inferencia de modelos, recompensas verificadas y entrenamiento. Lo desarrollamos para que la experimentación sea más eficiente y para convertir la experiencia en modelos más capaces y fiables.
Reunimos a investigadores de modelos, ingenieros de sistemas y creadores de producto para convertir la investigación en capacidades que la gente pueda usar.
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